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Júpiter - Sistema de Graduação

Escola de Engenharia de Lorena
 
Engenharia de Materiais
 
Disciplina: LOM3260 - Computação Científica em Python

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Tipo: Semestral

Objetivos
Fornecer ao aluno uma introdução à computação científica moderna, usando a linguagem Python e suas bibliotecas numéricas e gráficas mais populares: numpy, scipy, matplotlib e tkinter. Ao final do curso, o aluno estará capacitado a desenvolver programas complexos, de pequeno e médio porte para solucionar problemas de engenharia que envolvam processamento numérico de grandes conjuntos de dados, correlacionar variáveis usando métodos numéricos, desenvolver modelos dinâmicos e de simulação numérica de problemas em forma diferencial.
 
Docente(s) Responsável(eis)
Emerson Gonçalves de Melo
Luiz Tadeu Fernandes Eleno
 
Programa Resumido
Introdução à programação em Python; palavras-chave em Python; rotinas e funções; classes; numpy e o conceito de “slicing” e indexação de vetores; apresentação de métodos numéricos usando a biblioteca scipy; geração de gráficos e animações com a biblioteca matplotlib; criação de interfaces gráficas com o usuário usando matplotlib. widgets e tkinter.
 
Programa
• Introdução à programação em Python o Instalação de uma distribuição Python em Windows e Linux o Formatação de arquivos em Python o Estruturas condicionais o Laços de repetição de comandos o Outras palavras-chaves e métodos o Rotinas e funções o Códigos multifonte e bibliotecas pessoais o Bibliotecas numéricas e gráficas: numpy, scipy e matplotlib • Programação orientada a objeto: classes o Conceito de objetos e instâncias o Classes e subclasses • “Arrays” em numpy o O conceito de array em numpy o “Slicing” e indexação o Trabalhando com arquivos (entrada e saída) • Métodos numéricos em scipy o Zero de funções o Solução de sistemas de equações diferenciais o Resolução numérica de integrais o Ajuste não-linear de funções a um conjunto de dados • Gráficos em matplotlib o A biblioteca matplotlib.pyplot e gráficos em 2D e 3D o A biblioteca matplotlib.animation para criar gráficos animados o Manipulação de imagens em Python (filtros e transformações) • Interfaces gráficas com o usuário (Graphical User Interface, GUI) o Interfaces simples com a biblioteca matplotlib.widgets o GUIs mais complexas com a biblioteca tkinter
 
Avaliação
 
      Método
      Aulas expositivas e em laboratório computacional, trabalhos e exercícios comentados.
 
      Critério
      Média aritmética de exercícios e trabalhos propostos ao longo do curso e uma apresentação final de projeto.
 
      Norma de Recuperação
      Não haverá exame de recuperação.
 
Bibliografia
Lambert, K. A. Fundamentos de Python: estruturas de dados. Cengage, 2ed, 2022. Nilo Ney Coutinho Menezes. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes, 3a ed, 2019. Ramalho, L. Python Fluente. O’Reilly-Novatec, 2015 Downey, A. B. Pense em Python. O’Reilly-Novatec, 2016. STEWART, J. M. Python for scientists. Cambridge University Press, 2014. TELLES, M. Python Power, Boston: Thomson Course Technology PTR, 2008. LUTZ, Mark. Programming Python, 3a ed, Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2006. MCGREGGOR, D. M. Mastering matplotlib. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2015.
 
Requisitos
Os Requisitos variam conforme o curso para o qual ela é oferecida.

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